Biofluid Biomarkers in Frontotemporal Lobar Degeneration (FTLD)
Notice bibliographique
Résumé
Frontotemporal lobar degeneration (FTLD) is the underlying pathological substrate of frontotemporal dementia (FTD) and related syndromes. These syndromes feature diverse clinical presentations-behavioral, cognitive, and motor deficits-and significant pathological heterogeneity, with most cases linked to tau or TAR DNA-binding protein 43 (TDP-43), and 5% related to fused in sarcoma (FUS). While most cases of FTLD are sporadic, around 10-20% of patients harbor an autosomal dominant mutation, typically in MAPT (tau), GRN (progranulin), or C9orf72. Detection of FTLD often occurs at advanced disease stages, limiting the opportunity for timely intervention. Early detection is critical for implementing disease-modifying therapies, yet there remains a pressing need for diagnostic biomarkers capable of identifying the specific underlying pathology, particularly tau and TDP-43, in the early stages of the disease. Fluid biomarkers have played a transformative role in advancing therapeutic strategies for Alzheimer's disease (AD), providing a roadmap for biomarker-driven research in FTLD. This session will explore the state-of-the-art developments in biomarkers for FTLD. Beyond CSF and plasma, innovative approaches such as skin biopsies are being investigated for detecting pathological aggregates of tau, TDP-43, or related molecular changes. These biomarkers hold potential for both detecting FTLD and differentiating between its major pathological subtypes: FTLD-tau and FTLD-TDP-43. Biomarkers such as neurofilament light chain (NfL) are robust but non-specific markers of neurodegeneration and so lacks specificity for FTLD or its pathological subtypes. Proteomic and metabolomic approaches have recently enabled the discovery of novel candidate biomarkers that could aid in more specific differentiation. Emerging data suggest that markers of neuroinflammation and synaptic dysfunction may offer greater specificity for FTLD subtypes. Biomarkers in FTLD are not only pivotal for diagnosis but also for tracking disease progression and monitoring response to emerging therapies. A comprehensive biomarker panel, incorporating markers of neurodegeneration, neuroinflammation, and specific pathology, may eventually enable personalized treatment approaches as well as evaluate the role of co-pathology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».